Basistek, büyük veri analizi ile istenilen bir T anında sistemlerin durumlarında problem olsa da olmasa da izleyebiliyor.
Basistek, günümüzde sistemlerin yönetilmesi için farklı uygulamalar kullanıyor. Bilgi Teknolojilerinin çıktığı ilk günlerde, basit ve iletişimi kolay olan sistemler tek tek izlenebiliyordu. Tek düze izleme BT operasyonu için yeterli oluyordu. İlerleyen teknoloji ile beraber tüm sistemler daha kompleks ve birbirlerine bağımlı hale gelerek, yavaş yavaş büyük veri analitiğinin gerekliliğini hissettiriyor. Bugün ise BT ve iş servilerinin nerede çalıştığını, hangi bileşenlerden geçtiğini, bulut ve internette nerelere ulaştığını değil yönetmek bilmenin bile çok zor hale geldiği günümüz teknolojisinde artık tek başına bir sistemin çalışması bir şey ifade etmiyor. Ancak tüm entegrasyon noktaları düzgün çalışıyorsa servis düzgün çalışabiliyor.
Basistek ‘in kullandığı uygulamalar merkezi bir uygulama ile entegre edilerek tek noktadan izleme ve korelasyonlar yapılıyor. Servis tabanlı modellemeler ile problemlerin kök sebepleri hızlı şekilde bulunuyor. Etkisi küçük veya büyük olsun mutlaka bir tetikleyiciye ihtiyaç duyulduğu için reaktif izleme olarak düşünülmesi gerekirken günümüzde bu tür izleme proaktif izleme olarak düşünülüyor. Ayrıca günlük üretilen binlerce alarm verisi içerisinde hangilerinin önemli, hangilerinin başka problemlere işaret ettiğini bulmak oldukça zorlaşıyor.
İşte tam bu noktada hayatımıza yavaş yavaş büyük veri analitiği girmeye başlıyor. Basistek, büyük veri analizi ile konvansiyonel izleme yöntemlerinden farklı olarak, problem olarak nitelendirilmeyen bilgileri de toparlıyor. Böylece belirli koşullarda oluşan alarm verileri değil, bunların yanında sistemlerin birbiri ile ilişkileri, standart loglar, iş servis ilişkileri gibi çok büyük miktarda veri toplayarak analiz edebiliyor.
Büyük Veri Yol Haritası
Basistek, büyük veride analizin doğru yapılabilmesi için hazırlık, analiz ve teşhis aşamaları yol haritası olarak izliyor.
Hazırlık; Bir firmada, bilgi teknolojilerinde oluşan her verinin sonucunu büyük veri sistemine alınıyor. Doğru analizin yapılabilmesi için elde en az 1 aylık verinin olması tavsiye ediliyor. Bu veriler klasik anlamda alarmlar olabileceği gibi, her türlü log (bilgi logları dahil), son kullanıcı verileri ve altyapı ilişkileri olabiliyor.
Analiz; Veri tabanında toplanan tüm bu veriler öğrenebilen, akıllı algoritmalardan geçerek problemin asıl kaynağını proaktif olarak bulabiliyor. Bir kere öğrenme süreci tamamlandığında artık sistem anlık olarak problemi oluşturacak koşullar bir araya gelmeye başladığı an kullanıcıyı uyarabiliyor.
Teşhis; Tüm bu veri derlenerek doğru teşhis konuluyor. Zaman makinasında, zamanda geriye yolculuk yaparak, problemin tam oluş anındaki koşullar izlenebiliyor ve problemin kök nedeni bir alarm durumu olmasa dahi bulunabiliyor.
Örneğin, bir sunucudaki CPU artışının, bir kullanıcının sisteme login olduktan sonra gerçekleşiyor olduğunu bulabilmek ancak büyük veri analitiği ile olabiliyor.
